# caffe的cpp调用demo

**Repository Path**: T_Geek/caffes_cpp_calls_demo

## Basic Information

- **Project Name**: caffe的cpp调用demo
- **Description**: **这只是给你们一个调用caffe的demo**，注意举一反三
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2018-08-02
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Caffe_Handwriting

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**Author:** Michael.Chen

**Date:** 2/Aug/2018

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## 使用说明：

### 1.Lib文件夹内文件修改

自己看一下lib文件夹里的东西，理解一下都是干什么的

其中 ```deploy.prototxt``` 是caffe网络定义文件, ```hand.caffemodel``` 是caffe模型文件

这个代码里是手写数字检测的，如果需要别的请自己更换caffemode和对应的protxt.

如果更换文件，请修改```classification.cpp```中的文件代码，还有GPU或者CPU模式请自己修改

```c++
Classifier::Classifier() {
  Caffe::set_mode(Caffe::GPU);//设置caffe工作模式为CPU/GPU
  string model_file   = "../lib/deploy.prototxt";//网络定义文件
  string trained_file = "../lib/hand.caffemodel";//训练得到的网络参数参数文件
  net_.reset(new Net<float>(model_file, TEST));//设置网络为测试模式，只进行前向传播
  net_->CopyTrainedLayersFrom(trained_file);//导入网络参数
  Blob<float>* input_layer = net_->input_blobs()[0];
  input_geometry_ = Size(input_layer->width(), input_layer->height());//获取网络规定的输入图像尺寸(宽与高)
  Blob<float>* output_layer = net_->output_blobs()[0];
}
```

### 2.lib文件夹的编译

配置CMakeLists.txt

```bash
cmake_minimum_required (VERSION 2.8)

SET (SRC_LIST classification.cpp)
find_package( OpenCV REQUIRED )
include_directories ( /home/mingcongchen/caffe/include #你的caffe include文件夹目录
    /usr/local/cuda-9.0/include   #如果GPU模式，你的cuda目录位置。如果CPU，删掉或者注释这行
    /usr/local/include
    /usr/local/cuda/include
    /usr/include)

add_library(classification SHARED ${SRC_LIST})
```



在lib文件夹下执行

```bash
cmake .
make
```

会在lib里面生成一个```libclassification.so```库文件

### 3.代码编译

配置CMakeLists.txt

```bash
cmake_minimum_required (VERSION 2.8)

project (classification_modified)

add_executable(classification_modified main.cpp)

find_package( OpenCV REQUIRED )
include_directories ( 
    /home/mingcongchen/caffe/include    #你的caffe include文件夹目录
   ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/lib
    /usr/local/include
    /usr/local/cuda-9.0/include     #如果GPU模式，你的cuda目录位置。如果CPU，删掉或者注释这行
    /usr/include 
${OpenCV_INCLUDE_DIRS})

target_link_libraries(classification_modified 
    ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/lib/libclassification.so
    /home/mingcongchen/caffe/build/lib/libcaffe.so  #你的caffe lib目录
    ${OpenCV_LIBS}
    )

```

编译

```
mkdir build
cd build
cmake ..
make
```

会在build生成```classification_modified```运行即可

```main.cpp```第16行为测试图片的目录

**这只是给你们一个调用caffe的demo**，注意举一反三